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Zusammenfassung

Dieses Kapitel zeigt, wie man die verschiedenen Arten von optimalen Reglern für Anwendungen in Niederspannungsverteilungsnetzen implementiert. Es wird auch gezeigt, wie man die Lastprognosen nutzt und wie sie die Leistung der Regelung beeinflussen. Die hier dargestellten Beispiele erweitern die in diesem Kapitel, indem sie die in diesem Abschnitt erzeugten Prognosen in die Regelungsmethoden oder aus der Literatur integrieren. Die Fallstudien werden zeigen, wie man die Regelung richtig implementiert sowie die vielen Herausforderungen, die bei der Gestaltung eines Regelungssystems für Energiespeichersysteme (ESS) entstehen können. Die typischen Niederspannungsverteilungsnetze unterscheiden sich stark von den RTG-Kran-Netzanwendungen, wie in diesem Kapitel vorgestellt wird. Wo Niederspannungsanwendungen aus einer geringeren Anzahl von Geräten und Verbrauchern bestehen, sind die Nachfragedaten typischerweise volatiler, was die Gestaltung des Regelungsmodells weniger trivial als für Hochspannungsanwendungen macht.

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Notes

  1. 1.

    Beachten Sie, dass die hier vorgestellten Ergebnisse tatsächlich auf einer komplizierteren Kostenfunktion basieren, aber zur Klarheit werden nur zwei Komponenten vorgestellt. Dies sollte die qualitative Natur der Ergebnisse nicht verändern. Für vollständige Details siehe der Originalartikel in Yunusov et al. (2017).

  2. 2.

    Siehe https://uk.mathworks.com/help/optim/ug/fmincon.html.

  3. 3.

    Tatsächlich sind Lithium-Ionen-Batterien wahrscheinlich sogar effizienter, aber die hier verwendete geringere Effizienz bedeutet, dass ein konservativerer Zeitplan erstellt wird.

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Holderbaum, W., Alasali, F., Sinha, A. (2023). Fallstudie: Speichersteuerung für Niederspannungsnetze. In: Energieprognose und Steuerungsmethoden für Energiespeichersysteme in Verteilungsnetzen. Springer Vieweg, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-45471-4_6

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